基于自监督低秩网络的半监督图像语义分割方法及装置

发明专利有效专利

申请号：
CN202110396330.7
IPC分类号：G06T7/10;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62
申请日期：
2021-04-13
申请人：
天津大学;中汽数据（天津）有限公司

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著录项信息

专利名称	基于自监督低秩网络的半监督图像语义分割方法及装置
申请号	CN202110396330.7	申请日期	2021-04-13
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-08-06	公开/公告号	CN113222998A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T7/10 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T7/00 图像分析〔6，2006.01，2017.01〕 G06T7/10 分割；边缘检测（基于运动的分割入G06T 7/215）〔2017.01〕	IPC分类号	G;0;6;T;7;/;1;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	天津大学;中汽数据（天津）有限公司	申请人地址	天津市南开区卫津路92号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	天津大学,中汽数据（天津）有限公司	当前权利人	天津大学,中汽数据（天津）有限公司
发明人	朱鹏飞;潘俊文;徐玮毅;王汉石;赵帅;胡清华
代理机构	天津市北洋有限责任专利代理事务所	代理人	李林娟

摘要

本发明公开了一种基于自监督低秩网络的半监督图像语义分割方法及装置，方法包括：构建自监督低秩网络，将来自两个分支的掩码分别进行逆几何变换，利用优化模块产生伪掩码输入到LR低秩模块；在每次迭代中，通过softmax归一化注意力和温度系数来计算赋值矩阵P；通过聚合输入特征X来更新最优基μ，获取类别为C的softmax规范化的类激活图A和深特征X1后，通过加权平均值计算第k个初始化基；在基初始化过程中使用由分类损失和伪掩码分割损失构成的目标函数进行监督，对LR低秩模块的输出结果进行解码和优化，根据损失对自监督低秩网络进行更新。装置包括：构建模块、优化模块、LR低秩模块、更新模块、预测模块、监督模块、输出模块。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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